最近在 GitHub 上看到的这个 MindsDB[1] 项目让我眼前一亮,它可以在数据库里执行机器学习相关的操作,也就是说,仅用 SQL 就可以构建、训练、优化和部署机器学习模型,要获得预测,只需查询数据和 MindsDB 通过采用 AI 表的概念将机器学习引入数据库。AI 表是作为虚拟表存储在数据库中的机器学习模型。它们有助于根据数据进行预测。 1、申请一个免费的 MindsDB 云账号,这样就可以立刻体验到了。如果你更喜欢本地部署,可以安装他们的 Docker 版本。 2、从 SQL 客户端连接到 MindsDB。 MindsDB 有一个示例数据库,可以立即使用。 参考资料 [1] MindsDB: https://github.com/mindsdb/mindsdb [2] 文档: docs.mindsdb.com
MindsDB 入局,200+ 数据源随便查,SQL 和自然语言都行 MindsDB 的这个 MCP 服务器,核心卖点就是它强大的数据连接能力。 https://github.com/mindsdb/mindsdb MindsDB,一个自带 MCP 服务器的联合查询引擎。 ,时长09:27 有人说:“MindsDB 太赞了,支持的数据源还在不断增加,真是个好项目。” “ 下周会搞个上手 Demo,他对 MindsDB 的速度和准确性印象深刻。”
——打开 MindsDB 才知道,原来智能革命可以如此简单!MindsDB GitHub 项目目前高居 32.4k⭐ ,社区活跃、企业与开发者部署量突破 300k+ 。 : image: mindsdb/mindsdb:latest ports: ["47334:47334"] volumes: - . /config:/config command: mindsdb start --config /config/mindsdb.config.json 镜像集成多数据接口,示例见 turn0image2 dbt‑mindsdb让 dbt 用户可构建 predictor 模型并自动跑入数据库,实现与 dbt DAG/CD 流程结合 。 项目地址https://github.com/mindsdb/mindsdb
mindsdb/mindsdb[2] Stars: 18.4k License: GPL-3.0 picture MindsDB 是一个开源项目,它的主要功能是将任何 AI/ML 模型连接到任何数据源 可以使用演示环境来尝试 MindsDB 并使用最常见用例的样本数据。 提供了安装指南以及完整文档、社区支持等资源。 awesome-selfhosted/awesome-selfhosted: https://github.com/awesome-selfhosted/awesome-selfhosted [2] mindsdb /mindsdb: https://github.com/mindsdb/mindsdb [3] CleverRaven/Cataclysm-DDA: https://github.com/CleverRaven
mindsdb/mindsdb[4] Stars: 18.4k License: GPL-3.0 picture MindsDB 是一个开源项目,它的主要功能是将任何 AI/ML 模型连接到任何数据源 可以使用演示环境来尝试 MindsDB 并使用最常见用例的样本数据。 提供了安装指南以及完整文档、社区支持等资源。
,时长00:36 6️⃣ MindsDB MCP server 这个服务器能连接和统一来自 200 多个平台和数据库的数据,然后你可以从任何 MCP 客户端 (比如 Cursor、Claude 桌面版) Bright Data: github.com/luminati-io/brightdata-mcp Jupyter MCP: github.com/datalayer/jupyter-mcp-server MindsDB : github.com/mindsdb/mindsdb 这六个的总结: 此外,还有两个: 1、Markdownify MCP Server (网页转 Markdown) 2、用于任务管理系统的MCP
GitHub 地址→github.com/jesseduffield/lazygit 2.5 利用企业数据定制人工智能的平台:mindsdb 主语言:Python,Star:21k,周增长:1k 该项目把机器学习引入 GitHub 地址→github.com/mindsdb/mindsdb 3. 无论是为 AI 开发优化的编程语言 Mojo,还是利用企业数据定制 AI 模型的 mindsdb 平台,都体现了开源社区对 AI 领域的热情和创新。
AI-Compass NLP2SQL模块:集成Chat2DB、DB-GPT、MindsDB等核心工具,实现自然语言到SQL转换的智能化数据查询生态系统 AI-Compass 致力于构建最全面、最实用、最前沿的 enhancing model performance in Text-to-SQL DB-GPT英文手册 DB-GPT 前端可视化项目 Text2SQL学习资料和前沿跟踪 1.MindDB 简介 MindsDB 技术原理 MindsDB内置MCP服务器,其架构基于连接、统一、响应三个核心能力。 应用场景 自动化微调 构建AI代理 实现AI驱动的数据检索 数据丰富 预测分析 数据库内机器学习 AI工作流自动化 mindsdb/mindsdb: The - MindsDB 1.Vanna 简介 Vanna是一个采用MIT许可的开源Python RAG(检索增强生成)框架,用于SQL生成及相关功能。
ref=producthunt GitHub Trending 热榜,MindsDB MindsDB 是一个简化企业级 AI 应用开发和部署过程的开源平台,它集成了多种数据源和 AI/ML 框架,允许开发者使用 MindsDB提供了丰富的功能,包括模型微调、知识库构建、语义搜索、实时预测和AI代理创建等,能帮助企业从数据中提取价值。 https://mindsdb.com/ 开发者推荐 1.ai-ng/swift:新一代AI语音助手项目亮相 ai-ng/swift项目是一款基于Groq和Cartesia技术的高速AI语音助手。
prediction = sensor3_predictor.predict(when={'sensor1':1, 'sensor2':-1}) 官方链接: https://github.com/mindsdb /lightwood MindsDB 图片 MindsDB是现有数据库的开源AI层,可让您轻松使用SQL查询来开发,训练和部署最新的机器学习模型。 官方链接: https://github.com/mindsdb/mindsdb mljar-supervised 图片 mljar-supervised是一个自动化的机器学习Python软件包,可用于表格数据
prediction = sensor3_predictor.predict(when={'sensor1':1, 'sensor2':-1}) 官方链接 https://github.com/mindsdb /lightwood MindsDB MindsDB是现有数据库的开源AI层,可让您轻松使用SQL查询来开发,训练和部署最新的机器学习模型。 官方链接 https://github.com/mindsdb/mindsdb mljar-supervised mljar-supervised是一个自动化的机器学习Python软件包,可用于表格数据
腾讯云TCHouse-X 阿里云DataWorks 德拓DanaStudio MindsDB
rtcfirefly/ollama-ui [20]Dify.ai:https://github.com/rtcfirefly/ollama-ui [21]数据推理:https://github.com/mindsdb /mindsdb/blob/main/mindsdb/integrations/handlers/ollama_handler/README.md [22]Enchanted:https://github.com
Supabase:1分钟实现APP的登陆功能、连接数据库(Bolt、Cursor、BaaS、AI全栈) 盘点 9 个 数据库MCP:Supabase、Neon、PostgreSQL、SQLite、MongoDB、MindsDB
MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Redis 等,还支持很多开源数据库领域的后起之秀,例如 PingCAP 旗下的 TiDB,以及 GitHub 很火的开源数据库 SupaBase 和 MindsDB
Technologies, Flywheel, H2O.ai, henQ, Hiretual, Industrial Analytics, Inspur Group, Intento, MAANA, Marlabs, MindsDB
关键词:NLP,文本嵌入,文档嵌入,生物医学,NER,PoS,情感分析 mindsdb MindsDB是一个低代码的机器学习平台。
作者 | George 译者 | 张健欣 策划 | 凌敏 在 Mindsdb 从事 3 年自动机器学习工作后,我辞职了,至少我不会在短时间内从事任何与机器学习相关的职业工作。 在某种程度上,我曾幻想将 Mindsdb 基准测试套件构建成这样,但我怀疑是否有人真的想要这种解决方案,因为没有激励结构。 缺乏竞争。
它补充说,这些框架可以用于访问来自MongoDB合作伙伴和模型提供商(如AWS、Databricks、Google Cloud、Microsoft Azure、MindsDB、Anthropic、Hugging
低代码机器学习解决方案(如 Continual 和 MindsDB)重新引起了人们的兴趣,这些解决方案至少部分地自动化了机器学习建模过程。